JP2010135075A - 組電池の温度推定方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 電池の内部抵抗を精度良く推定し、組電池の温度推定の精度を向上できる組電池の温度推定方法及び装置を提供すること。
【解決手段】 バッテリ6の状態とパラメータR0〜R3,C1〜C3に基づき、開放電圧算出部212の開放電圧OCVの算出を介して、SOC算出部213でSOC推定値を算出し、内部抵抗のパラメータR0〜R3の推定値を、内部抵抗補正部22によりSOC推定値で補正し、内部抵抗の推定値R0〜R3と、内部抵抗とバッテリ6の内部温度の関係に基づいて、電池温度算出部23でバッテリ6の内部温度を推定した。
【選択図】 図1
【解決手段】 バッテリ6の状態とパラメータR0〜R3,C1〜C3に基づき、開放電圧算出部212の開放電圧OCVの算出を介して、SOC算出部213でSOC推定値を算出し、内部抵抗のパラメータR0〜R3の推定値を、内部抵抗補正部22によりSOC推定値で補正し、内部抵抗の推定値R0〜R3と、内部抵抗とバッテリ6の内部温度の関係に基づいて、電池温度算出部23でバッテリ6の内部温度を推定した。
【選択図】 図1
Description
本発明は、複数の単位電池で構成した組電池の温度推定方法及び装置の技術分野に属する。
従来では、電池の内部抵抗を演算で推定し、内部抵抗の大きさにより電池温度を推定している(例えば、特許文献1参照。)。
内部抵抗を測定しているものもある(例えば、特許文献3参照。)。
特開平11−162526号公報(第2−7頁、全図)
内部抵抗を測定しているものもある(例えば、特許文献3参照。)。
しかしながら、従来にあって、直流抵抗成分によるものでは、内部抵抗の算出誤差が大きく、ひいては内部抵抗を用いて算出されるバッテリの内部温度の算出誤差が大きくなっていた。
本発明は、上記問題点に着目してなされたもので、その目的とするところは、電池の内部抵抗を精度良く推定し、組電池の温度推定の精度を向上できる組電池の温度推定方法及び装置を提供することにある。
上記目的を達成するため、本発明では、複数の単位電池で構成した組電池の温度推定方法であって、前記組電池の内部抵抗成分に時間応答の速い反応である電荷移動と時間応答の遅い反応を考慮した内部抵抗のパラメータを有する等価回路を設定し、前記組電池の状態を測定し、前記組電池の状態と前記等価回路に基づき、前記等価回路のパラメータを逐次推定し、前記組電池の状態と前記パラメータに基づき、開放電圧の算出を介して、SOC推定値を算出し、内部抵抗のパラメータの推定値を、SOC推定値で補正し、内部抵抗の推定値と、内部抵抗と組電池の内部温度の関係に基づいて、組電池の内部温度を推定した、ことを特徴とする。
よって、本発明にあっては、電池の内部抵抗を精度良く推定し、組電池の温度推定の精度を向上できる。
以下、本発明の組電池の温度推定方法及び装置
残量推定方法及び装置を実現する実施の形態を、請求項1,2,4に係る発明に対応する実施例1と、請求項1,3,4に係る発明に対応する実施例2に基づいて説明する。
残量推定方法及び装置を実現する実施の形態を、請求項1,2,4に係る発明に対応する実施例1と、請求項1,3,4に係る発明に対応する実施例2に基づいて説明する。
まず、構成を説明する。
図1は実施例1の組電池の温度推定方法を用いたバッテリ装置の構成を示すブロック図である。
実施例1のバッテリ装置1は、バッテリコントローラ2、電圧センサ3、電流センサ4、温度センサ5、バッテリ6、負荷7を備えた構成としている。
バッテリコントローラ2は、バッテリ6の全体の容量(バッテリ容量)や、入出力可能電力、バッテリの内部温度の推定などを計算する。
電圧センサ3は、バッテリ6から出力されるバッテリ電圧を測定する。
電流センサ4は、バッテリ6から出力されるバッテリ電流を測定する。
温度センサ5は、バッテリ6のバッテリ温度を測定する。なお、温度センサ5で測定されるバッテリ温度は、バッテリ6の単位電池セルの外部で構成物の一部もしくは単位電池セルを収容した構成物の内部空気を測定するものであり、単位電池セルの内部温度を測定するものではない。単位電池セルは、ラミネートパックやブロック化されており、且つ複数で構成されるため、直接内部を測定することは、困難である。
バッテリ6は、単位電池セルを複数接続して組電池としたものであり、以下本明細書では、バッテリ6として説明する。実施例1では、リチウムイオン電池を例とする。
なお、SOC(State of charge、以下SOCと省略する)はバッテリ容量(%)である。
図1は実施例1の組電池の温度推定方法を用いたバッテリ装置の構成を示すブロック図である。
実施例1のバッテリ装置1は、バッテリコントローラ2、電圧センサ3、電流センサ4、温度センサ5、バッテリ6、負荷7を備えた構成としている。
バッテリコントローラ2は、バッテリ6の全体の容量(バッテリ容量)や、入出力可能電力、バッテリの内部温度の推定などを計算する。
電圧センサ3は、バッテリ6から出力されるバッテリ電圧を測定する。
電流センサ4は、バッテリ6から出力されるバッテリ電流を測定する。
温度センサ5は、バッテリ6のバッテリ温度を測定する。なお、温度センサ5で測定されるバッテリ温度は、バッテリ6の単位電池セルの外部で構成物の一部もしくは単位電池セルを収容した構成物の内部空気を測定するものであり、単位電池セルの内部温度を測定するものではない。単位電池セルは、ラミネートパックやブロック化されており、且つ複数で構成されるため、直接内部を測定することは、困難である。
バッテリ6は、単位電池セルを複数接続して組電池としたものであり、以下本明細書では、バッテリ6として説明する。実施例1では、リチウムイオン電池を例とする。
なお、SOC(State of charge、以下SOCと省略する)はバッテリ容量(%)である。
次に、バッテリコントローラ2に設けられるバッテリ内部温度の推定に関する制御ブロック構成を説明する。
図2に示すのは、実施例1の組電池の温度推定方法を用いたバッテリ装置のバッテリ内部温度の推定に関する制御ブロック図である。
バッテリコントローラ2は、電池状態量推定部21、内部抵抗補正部22、電池温度算出部23を備えている。
電池状態量推定部21は、バッテリ電圧、バッテリ電流、バッテリ温度から、現在制御を用いて、逐次バッテリ6の内部抵抗、SOCを算出する。詳細は後述する。
内部抵抗補正部22は、バッテリ6の内部抵抗はSOCの値によって変化するため、SOCにより、推定算出されたバッテリ6の内部抵抗を補正する。
図2に示すのは、実施例1の組電池の温度推定方法を用いたバッテリ装置のバッテリ内部温度の推定に関する制御ブロック図である。
バッテリコントローラ2は、電池状態量推定部21、内部抵抗補正部22、電池温度算出部23を備えている。
電池状態量推定部21は、バッテリ電圧、バッテリ電流、バッテリ温度から、現在制御を用いて、逐次バッテリ6の内部抵抗、SOCを算出する。詳細は後述する。
内部抵抗補正部22は、バッテリ6の内部抵抗はSOCの値によって変化するため、SOCにより、推定算出されたバッテリ6の内部抵抗を補正する。
図3は実施例1において、内部抵抗補正部22が具備するテーブルデータの説明図である。
内部抵抗補正部22は、SOCと補正係数の関係を図3に示すように予め実験等で求めておき、テーブルデータとして備えるようにし、これを参照して補正係数を算出し、推定算出された内部抵抗を補正する。
また、内部抵抗を推定した際のバッテリ電流と補正係数の関係も予め実験等で求めておき、テーブルデータとして備えるようにし、これを参照して補正係数を算出し、推定算出された内部抵抗を補正する。
電池温度算出部23は、補正されたバッテリ6の内部抵抗からアレニウスプロットによりバッテリ6の内部温度を算出する。
図4は実施例1において、電池温度算出部23が具備するテーブルデータの説明図である。
電池温度算出部23は、補正後の内部抵抗の値とバッテリ6の内部温度を図4に示すように予め実験等で求めておき、テーブルデータとして備えるようにし、これを参照してバッテリ6の内部温度を算出する。
内部抵抗補正部22は、SOCと補正係数の関係を図3に示すように予め実験等で求めておき、テーブルデータとして備えるようにし、これを参照して補正係数を算出し、推定算出された内部抵抗を補正する。
また、内部抵抗を推定した際のバッテリ電流と補正係数の関係も予め実験等で求めておき、テーブルデータとして備えるようにし、これを参照して補正係数を算出し、推定算出された内部抵抗を補正する。
電池温度算出部23は、補正されたバッテリ6の内部抵抗からアレニウスプロットによりバッテリ6の内部温度を算出する。
図4は実施例1において、電池温度算出部23が具備するテーブルデータの説明図である。
電池温度算出部23は、補正後の内部抵抗の値とバッテリ6の内部温度を図4に示すように予め実験等で求めておき、テーブルデータとして備えるようにし、これを参照してバッテリ6の内部温度を算出する。
次に電池状態量推定部21の詳細について説明する。
図5は電池状態量推定部21のブロック構成を示す説明図である。
実施例1の電池状態量推定部21は、状態量推定部211、開放電圧算出部212、SOC算出部213、SOC温度補正部214を備えている。
状態量推定部211は、カルマンフィルタであり、バッテリ演算部211a、バッテリモデル211b、カルマンゲイン部211c、減算器211dを備え、電池モデルのパラメータを推定演算し、出力する。
カルマンフィルタでは、自己のパラメータを自己で調整する。
バッテリ演算部211aは、この制御系への入力となる測定されるバッテリ電流(状態量推定部211の内部ではi(k)とする)を入力とし、測定されるバッテリ電圧(状態量推定部211の内部ではV(k)とする)を出力するように、カルマンフィルタに設定される演算部分である。このバッテリ演算部211aは実値を扱うものとして設定されたものである。
図5は電池状態量推定部21のブロック構成を示す説明図である。
実施例1の電池状態量推定部21は、状態量推定部211、開放電圧算出部212、SOC算出部213、SOC温度補正部214を備えている。
状態量推定部211は、カルマンフィルタであり、バッテリ演算部211a、バッテリモデル211b、カルマンゲイン部211c、減算器211dを備え、電池モデルのパラメータを推定演算し、出力する。
カルマンフィルタでは、自己のパラメータを自己で調整する。
バッテリ演算部211aは、この制御系への入力となる測定されるバッテリ電流(状態量推定部211の内部ではi(k)とする)を入力とし、測定されるバッテリ電圧(状態量推定部211の内部ではV(k)とする)を出力するように、カルマンフィルタに設定される演算部分である。このバッテリ演算部211aは実値を扱うものとして設定されたものである。
バッテリモデル211bは、バッテリ6のモデルとなる等価回路であり、カルマンゲイン部211cによる修正出力でカルマンゲインを調整し、電圧モデル推定値V^(k)を出力する(V^は、Vの推定値を表し、実際はVの上に^がある表記になる)。さらに、等価回路のパラメータを状態量推定部211の出力として出力する。例えば抵抗値R0〜R3、コンデンサ容量C1〜C3である。なお、抵抗値R0〜R3は、説明上、抵抗を示す符号と、抵抗値を示す記号の両方で用いる。
カルマンゲイン部211cは、減算器211dで演算される偏差に応じて、カルマンゲインを調整してOCV推定を行う。
減算器211dは、バッテリ演算部211aの出力、つまり測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V^(k)の偏差を演算する。
カルマンゲイン部211cは、減算器211dで演算される偏差に応じて、カルマンゲインを調整してOCV推定を行う。
減算器211dは、バッテリ演算部211aの出力、つまり測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V^(k)の偏差を演算する。
開放電圧算出部212は、状態量推定部211で算出されたパラメータを用いて開放電圧OCVを算出する。
SOC算出部213は、算出された開放電圧OCVからSOCを算出する。
図6はSOC算出部213が具備するテーブルデータの説明図である。
SOC算出部213は、開放電圧OCVとSOCの関係を図6に示すように予め実験等に求めておき、テーブルデータとして備えるようにし、これを参照して、SOCを算出する。
SOC温度補正部214は、温度センサ5で測定されたバッテリ温度によりSOCを補正する。補正値は予め実験等で求めておくものとする。
SOC算出部213は、算出された開放電圧OCVからSOCを算出する。
図6はSOC算出部213が具備するテーブルデータの説明図である。
SOC算出部213は、開放電圧OCVとSOCの関係を図6に示すように予め実験等に求めておき、テーブルデータとして備えるようにし、これを参照して、SOCを算出する。
SOC温度補正部214は、温度センサ5で測定されたバッテリ温度によりSOCを補正する。補正値は予め実験等で求めておくものとする。
図7は実施例1のバッテリモデルの等価回路構成を示す図である。
バッテリモデル211bの等価回路は、図7に示すように、開放電圧OCV、抵抗R0,R1,R2,R3、コンデンサ容量C1,C2,C3を備えている。
そして、開放電圧OCV、抵抗R0、抵抗R1とコンデンサ容量C1の並行接続部分、抵抗R2とコンデンサ容量C2の並行接続部分、抵抗R3とコンデンサ容量C3の並行接続部分を直列接続した構成にする。
ここで、抵抗R0は、バッテリ6における電解液の抵抗として設けたものである。抵抗R1,C1はバッテリ6における電荷移動抵抗として設けたものである。抵抗R0,R1、コンデンサC1は時間応答が速い反応の部分となる。
また、抵抗R2,R3、コンデンサC2,C3は、拡散抵抗等を考慮したもので、時間応答が遅い反応の部分である。
バッテリモデル211bの等価回路は、図7に示すように、開放電圧OCV、抵抗R0,R1,R2,R3、コンデンサ容量C1,C2,C3を備えている。
そして、開放電圧OCV、抵抗R0、抵抗R1とコンデンサ容量C1の並行接続部分、抵抗R2とコンデンサ容量C2の並行接続部分、抵抗R3とコンデンサ容量C3の並行接続部分を直列接続した構成にする。
ここで、抵抗R0は、バッテリ6における電解液の抵抗として設けたものである。抵抗R1,C1はバッテリ6における電荷移動抵抗として設けたものである。抵抗R0,R1、コンデンサC1は時間応答が速い反応の部分となる。
また、抵抗R2,R3、コンデンサC2,C3は、拡散抵抗等を考慮したもので、時間応答が遅い反応の部分である。
作用を説明する。
[バッテリの内部温度推定処理]
図8に示すのは、実施例1の組電池の温度推定処理の流れを示すフローチャートで、バッテリコントローラ2で実行される。以下各ステップについて説明する。
[バッテリの内部温度推定処理]
図8に示すのは、実施例1の組電池の温度推定処理の流れを示すフローチャートで、バッテリコントローラ2で実行される。以下各ステップについて説明する。
ステップS1では、バッテリコントローラ2が、電圧センサ3、電流センサ4、温度センサ5により測定されたバッテリ電圧、バッテリ電流、バッテリ温度を入力する。
ステップS2では、電池状態量推定部21の状態量推定部211が、抵抗値R0〜R3、コンデンサ容量C1〜C3をカルマンフィルタによって推定する。
ステップS3では、電池状態量推定部21の開放電圧算出部212が、算出さえたパラメータとバッテリ電圧、バッテリ電流から開放電圧OCVを算出する。
ステップS4では、電池状態量推定部21のSOC算出部213が、OCVとSOCの関係に基づいて、SOCを算出する。
ステップS5では、電池状態量推定部21のSOC温度補正部214が、バッテリ温度に基づいて、SOCを補正する。
ステップS6では、内部抵抗補正部22が、SOCの値、バッテリ電流に基づいて、内部抵抗の抵抗値R0〜R3を補正する。
ステップS7では、電池温度算出部23が、補正された内部抵抗値R0〜R3に基づいて、バッテリ6の内部温度を算出推定する。
[バッテリの内部温度の推定精度向上作用]
例えば、バッテリ6が車両の駆動に用いられるリチウムイオン電池である場合、車両の使用環境は、その仕向地の気候や季節などによって幅広い温度環境で使用されるのに対して、リチウムイオン電池の最適な機能発揮の温度範囲はこれに比較して狭いものとなる。そのため、バッテリ6を良好に使用するには、内部温度を正確に推定することが求められる。また、冷却装置を設ける場合には、冷却装置の駆動にも電力が必要なため、効率的な運転のためにもバッテリ6の内部温度を正確に推定することが求められる。
実施例1では、以下に示すようにして、バッテリ6の内部温度を精度よく推定する。
なお、以下に説明するバッテリの内部温度の推定に用いられるバッテリ電圧、バッテリ電流、バッテリ温度は、ステップS1の処理として、バッテリコントローラ2がセンサ値を入力しておく。
例えば、バッテリ6が車両の駆動に用いられるリチウムイオン電池である場合、車両の使用環境は、その仕向地の気候や季節などによって幅広い温度環境で使用されるのに対して、リチウムイオン電池の最適な機能発揮の温度範囲はこれに比較して狭いものとなる。そのため、バッテリ6を良好に使用するには、内部温度を正確に推定することが求められる。また、冷却装置を設ける場合には、冷却装置の駆動にも電力が必要なため、効率的な運転のためにもバッテリ6の内部温度を正確に推定することが求められる。
実施例1では、以下に示すようにして、バッテリ6の内部温度を精度よく推定する。
なお、以下に説明するバッテリの内部温度の推定に用いられるバッテリ電圧、バッテリ電流、バッテリ温度は、ステップS1の処理として、バッテリコントローラ2がセンサ値を入力しておく。
(等価回路のパラメータ推定)
状態量推定部211では、バッテリモデル211bで図7に示す等価回路を設けていることにため、バッテリ6の過渡的な部分を含め、より実際の状態に近いモデルで演算がされる。特に、電荷移動抵抗となる部分と時間応答が遅い部分が別に設定されることが、バッテリ6の内部温度の推定精度を向上させる。
そして、状態量推定部211では、実値のものとして設定されるバッテリ演算部211aの出力として測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V^(k)の偏差が小さくなるように、カルマンゲイン部211cがカルマンフィルタのカルマンゲインを調整する。これは、演算中で逐次、変更されるため、逐次状態推定となり、バッテリモデル211bのパラメータは、実際の状態を非常によく捉えたものとなる。
なお、この処理はステップS2の処理として行われる。
状態量推定部211では、バッテリモデル211bで図7に示す等価回路を設けていることにため、バッテリ6の過渡的な部分を含め、より実際の状態に近いモデルで演算がされる。特に、電荷移動抵抗となる部分と時間応答が遅い部分が別に設定されることが、バッテリ6の内部温度の推定精度を向上させる。
そして、状態量推定部211では、実値のものとして設定されるバッテリ演算部211aの出力として測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V^(k)の偏差が小さくなるように、カルマンゲイン部211cがカルマンフィルタのカルマンゲインを調整する。これは、演算中で逐次、変更されるため、逐次状態推定となり、バッテリモデル211bのパラメータは、実際の状態を非常によく捉えたものとなる。
なお、この処理はステップS2の処理として行われる。
(開放電圧算出)
次に、SOCを算出するために、開放電圧OCVを開放電圧算出部212のステップS3の処理で算出する。
測定されたバッテリ電圧、バッテリ電流と、バッテリモデル211bのパラメータR0〜R3,C1〜C3により、図7の構成から容易に開放電圧OCVは算出される。
次に、SOCを算出するために、開放電圧OCVを開放電圧算出部212のステップS3の処理で算出する。
測定されたバッテリ電圧、バッテリ電流と、バッテリモデル211bのパラメータR0〜R3,C1〜C3により、図7の構成から容易に開放電圧OCVは算出される。
(SOC算出)
次に、開放電圧OCVからSOCを算出する。SOCの算出は、SOC算出部213のステップS4の処理で算出する。
開放電圧OCVとSOCには、図6に示すような関係がある。この関係を予めテーブルデータ化し、SOCを算出する。
次に、開放電圧OCVからSOCを算出する。SOCの算出は、SOC算出部213のステップS4の処理で算出する。
開放電圧OCVとSOCには、図6に示すような関係がある。この関係を予めテーブルデータ化し、SOCを算出する。
(SOC補正)
次に、SOCをバッテリ温度により補正する。バッテリ温度は、バッテリ6の内部温度ではないが、周囲環境を実際に測定した温度であるので、これによりSOCを補正することにより、ある一定の温度の時のSOC値にすることで、バッテリ6の内部温度の精度向上に寄与させる。この処理はSOC温度補正部214のステップS5の処理で行われる。
次に、SOCをバッテリ温度により補正する。バッテリ温度は、バッテリ6の内部温度ではないが、周囲環境を実際に測定した温度であるので、これによりSOCを補正することにより、ある一定の温度の時のSOC値にすることで、バッテリ6の内部温度の精度向上に寄与させる。この処理はSOC温度補正部214のステップS5の処理で行われる。
(内部抵抗補正)
次にSOCにより、推定された内部抵抗R0〜R3を補正する。この処理は、内部抵抗補正部22のステップS6の処理で行われる。バッテリ6の内部抵抗は、SOCの値により変化する。内部抵抗の値を直接測定できないのは、バッテリ6の充放電によりSOCの値が変化し、これにより内部抵抗の値も変化することが一因である。そのため、実施例1では、SOCの値により推定した内部抵抗R0〜R3の値を補正する。補正は、図3に示すSOCと補正係数の関係を予め求めてテーブルデータ化し、これを参照して補正係数を決定する。
次にSOCにより、推定された内部抵抗R0〜R3を補正する。この処理は、内部抵抗補正部22のステップS6の処理で行われる。バッテリ6の内部抵抗は、SOCの値により変化する。内部抵抗の値を直接測定できないのは、バッテリ6の充放電によりSOCの値が変化し、これにより内部抵抗の値も変化することが一因である。そのため、実施例1では、SOCの値により推定した内部抵抗R0〜R3の値を補正する。補正は、図3に示すSOCと補正係数の関係を予め求めてテーブルデータ化し、これを参照して補正係数を決定する。
また、パラメータを求めた際のバッテリ電流に対しても補正係数を設定し、この関係も予め求めてテーブルデータ化し、これを参照して補正係数を決定する。
そして、以下の式により補正する。
そして、以下の式により補正する。
(数式1)
補正後内部抵抗=SOC補正係数×電流補正係数×内部抵抗
これにより、バッテリ6の内部抵抗の推定精度を向上させる。
(バッテリの内部温度算出)
内部抵抗を補正したならば、バッテリ6の内部温度を推定する。この処理は、電池温度算出部23のステップS7の処理で行う。
バッテリ6の内部抵抗は、内部温度に比例する関係にあるため、図4に示すようにアレニウス則に従ったアレニウスプロットにより予めテーブルデータを生成し、これを参照してバッテリ6の内部温度を推定する。
このように実施例1では、カルマンフィルタによる逐次推定により、バッテリ6の内部抵抗の推定精度を向上させ、これによりバッテリ6の内部温度の推定精度を向上させる。
内部抵抗を補正したならば、バッテリ6の内部温度を推定する。この処理は、電池温度算出部23のステップS7の処理で行う。
バッテリ6の内部抵抗は、内部温度に比例する関係にあるため、図4に示すようにアレニウス則に従ったアレニウスプロットにより予めテーブルデータを生成し、これを参照してバッテリ6の内部温度を推定する。
このように実施例1では、カルマンフィルタによる逐次推定により、バッテリ6の内部抵抗の推定精度を向上させ、これによりバッテリ6の内部温度の推定精度を向上させる。
実施例1の作用を明確化するために、説明を加える。
図9はバッテリの等価回路例を示す説明図である。
内部抵抗からバッテリ6の内部温度を推定するには、図9に示すような等価回路を設定することが考えられる。そして、決められた電流範囲で電流と電圧をいくつか測定し、傾きを求めて内部抵抗とし、内部抵抗から内部温度を推定することが考えられる。
図9はバッテリの等価回路例を示す説明図である。
内部抵抗からバッテリ6の内部温度を推定するには、図9に示すような等価回路を設定することが考えられる。そして、決められた電流範囲で電流と電圧をいくつか測定し、傾きを求めて内部抵抗とし、内部抵抗から内部温度を推定することが考えられる。
しかし、図9に示す等価回路では、内部温度への寄与度の高い抵抗部分と、時間応答の遅れに影響する内部温度への寄与度の低い抵抗部分を分けることが考慮されないため、内部抵抗の誤差が大きくなる。そして、これにより内部温度の推定誤差が大きくなる。すると、余裕を大きくして運転しなければならず、効率的な運転を行えないものになってしまう。
実施例1では、内部抵抗を精度よく、且つ逐次推定できるため、内部温度の推定精度が高くなる点が有利である。
実施例1では、内部抵抗を精度よく、且つ逐次推定できるため、内部温度の推定精度が高くなる点が有利である。
効果を説明する。実施例1の組電池の温度推定方法にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。
(1)複数の単位電池で構成したバッテリ6の温度推定方法であって、バッテリ6の内部抵抗成分に時間応答の速い反応である電荷移動を考慮した内部抵抗R0,R1及びコンデンサ容量C1と時間応答の遅い反応を考慮した内部抵抗R2,R3及びコンデンサ容量C2,C3のパラメータを有するバッテリモデル211bを設定し、バッテリ6の状態を電圧センサ3、電流センサ4で測定し、バッテリ6のバッテリ温度、バッテリ電流とバッテリモデル211bに基づき、バッテリモデル211bのパラメータR0〜R3,C1〜C3を逐次推定し、バッテリ6の状態とパラメータR0〜R3,C1〜C3に基づき、開放電圧算出部212の開放電圧OCVの算出を介して、SOC算出部213でSOC推定値を算出し、内部抵抗のパラメータR0〜R3の推定値を、内部抵抗補正部22によりSOC推定値で補正し、内部抵抗の推定値R0〜R3と、内部抵抗とバッテリ6の内部温度の関係に基づいて、電池温度算出部23でバッテリ6の内部温度を推定したため、電池の内部抵抗を精度良く推定し、組電池の温度推定の精度を向上できる。
(2)上記(1)において、状態量推定部211はカルマンフィルタを設けて、フィルタ内部にバッテリ6のバッテリモデル211bを設定し、バッテリモデル211bのパラメータを逐次推定は、カルマンフィルタにより、推定された端子電圧と測定された端子電圧の偏差を小さくするようにカルマンゲインを調整して行うため、カルマンフィルタによる逐次パラメータ推定により、精度よく、逐次、内部抵抗を推定し、これにより、組電池の温度推定の精度を向上できる。
(4)複数の単位電池で構成したバッテリ6の温度推定装置であって、バッテリ6の状態を測定する電圧センサ3及び電流センサ4と、バッテリ6の内部抵抗成分に時間応答の速い反応である電荷移動を考慮した内部抵抗R0,R1及びコンデンサ容量C1と、時間応答の遅い反応を考慮した内部抵抗R2,R3及びコンデンサ容量C2,C3のパラメータを有するバッテリモデル211bが設定され、バッテリ6の状態とバッテリモデル211bに基づき、バッテリモデル211bのパラメータを逐次推定する状態量推定部211、バッテリ6の状態とパラメータR0〜R3,C1〜C3に基づき、開放電圧算出部212での開放電圧OCVの算出を介して、開放電圧OCVに基づくSOC推定値を算出するSOC算出部213と、内部抵抗のパラメータR0〜R3の推定値を、開放電圧OCVに基づくSOC推定値で補正する内部抵抗補正部22と、内部抵抗R0〜R3の推定値と、内部抵抗とバッテリ6の内部温度の関係に基づいて、バッテリ6の内部温度を推定する電池温度算出部23を備えたため、電池の内部抵抗を精度良く推定し、組電池の温度推定の精度を向上できる。
実施例2は、状態量推定部に適応デジタルフィルタを用いた例である。
構成を説明する。
図10は実施例2における状態量推定部のブロック構成を示す説明図である。
実施例2の電池状態推定部8は、適応デジタルフィルタであり、バッテリ演算部81、バッテリモデル82、適応機構83、減算器84を備えている。そして、内部のパラメータを自己修正するフィルタである。
バッテリ演算部81は、この制御系への入力となる測定されるバッテリ電流(電池状態推定部8の内部ではi(k)とする)を入力とし、測定されるバッテリ電圧(電池状態推定部8の内部ではV(k)とする)を出力するように、適応デジタルフィルタに設定される演算部分である。このバッテリ演算部81は実値を扱うものとして設定されたものである。
構成を説明する。
図10は実施例2における状態量推定部のブロック構成を示す説明図である。
実施例2の電池状態推定部8は、適応デジタルフィルタであり、バッテリ演算部81、バッテリモデル82、適応機構83、減算器84を備えている。そして、内部のパラメータを自己修正するフィルタである。
バッテリ演算部81は、この制御系への入力となる測定されるバッテリ電流(電池状態推定部8の内部ではi(k)とする)を入力とし、測定されるバッテリ電圧(電池状態推定部8の内部ではV(k)とする)を出力するように、適応デジタルフィルタに設定される演算部分である。このバッテリ演算部81は実値を扱うものとして設定されたものである。
バッテリモデル82は、バッテリ6のモデルとなる等価回路であり、適応機構83による修正出力で等価回路のパラメータを調整し、電圧モデル推定値V^(k)を出力する。さらに、等価回路のパラメータを電池状態推定部8の出力として出力する。例えば抵抗値R0〜R3、コンデンサ容量C1〜C3である。
適応機構83は、減算器84で演算される偏差に応じて、バッテリモデル82の演算内容を修正する出力を行う。
減算器84は、バッテリ演算部81の出力、つまり測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V^(k)の偏差を演算する。
その他構成は実施例1と同様であるので、説明を省略する。
適応機構83は、減算器84で演算される偏差に応じて、バッテリモデル82の演算内容を修正する出力を行う。
減算器84は、バッテリ演算部81の出力、つまり測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V^(k)の偏差を演算する。
その他構成は実施例1と同様であるので、説明を省略する。
作用を説明する。
[等価回路のパラメータを推定する作用]
実施例2の電池状態推定部8では、実値のものとして設定されるバッテリ演算部81の出力として測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V^(k)の偏差が小さくなるように、適応機構83がバッテリモデル82のパラメータを変更する。これは、演算中で逐次、変更されるため、逐次状態推定となり、バッテリモデル82のパラメータは、実際の劣化状態を非常によく捉えたものとなる。
このように電池状態の推定は、適応デジタルフィルタで行うようにしてもよい。実施例2では、適応デジタルフィルタによるパラメータ同定により、精度よくバッテリ6の内部抵抗を推定し、バッテリ6の内部温度の推定精度を向上する。
[等価回路のパラメータを推定する作用]
実施例2の電池状態推定部8では、実値のものとして設定されるバッテリ演算部81の出力として測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V^(k)の偏差が小さくなるように、適応機構83がバッテリモデル82のパラメータを変更する。これは、演算中で逐次、変更されるため、逐次状態推定となり、バッテリモデル82のパラメータは、実際の劣化状態を非常によく捉えたものとなる。
このように電池状態の推定は、適応デジタルフィルタで行うようにしてもよい。実施例2では、適応デジタルフィルタによるパラメータ同定により、精度よくバッテリ6の内部抵抗を推定し、バッテリ6の内部温度の推定精度を向上する。
効果を説明する。実施例2の組電池の温度推定方法にあっては、上記(1),(4)に加えて、以下の効果を有する。
(3)上記(1)において、電池状態推定部8は、適応デジタルフィルタを設けて、フィルタ内部にバッテリ6のバッテリモデル82を設定し、バッテリモデル82のパラメータを逐次推定は、適応デジタルフィルタにより、減算器84で演算される推定された端子電圧と測定された端子電圧の偏差を、適応機構83が小さくするように、バッテリ6のバッテリモデル82のパラメータを調整して行うため、適応デジタルフィルタによる逐次パラメータ推定により、精度よく、逐次、内部抵抗を推定し、これにより、組電池の温度推定の精度を向上できる。
(3)上記(1)において、電池状態推定部8は、適応デジタルフィルタを設けて、フィルタ内部にバッテリ6のバッテリモデル82を設定し、バッテリモデル82のパラメータを逐次推定は、適応デジタルフィルタにより、減算器84で演算される推定された端子電圧と測定された端子電圧の偏差を、適応機構83が小さくするように、バッテリ6のバッテリモデル82のパラメータを調整して行うため、適応デジタルフィルタによる逐次パラメータ推定により、精度よく、逐次、内部抵抗を推定し、これにより、組電池の温度推定の精度を向上できる。
以上、本発明の組電池の温度推定方法を実施例1、実施例2に基づき説明してきたが、具体的な構成については、これらの実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。
例えば実施例1では、バッテリ内部温度の推定の際に抵抗値R0〜R3を用いたが、寄与度の高い、例えばR0,R1のみを用いるようにしてもよい。これにより処理負荷を抑制する効果を得ることができる。
また、例えば実施例1における制御ブロック構成は、回路(ハード)で構成されても、プログラム(ソフト)で構成されても、また、組み合わせたものであってもよい。
また、例えば実施例1における制御ブロック構成は、回路(ハード)で構成されても、プログラム(ソフト)で構成されても、また、組み合わせたものであってもよい。
1 バッテリ装置
2 バッテリコントローラ
21 電池状態量推定部
211 状態量推定部
211a バッテリ演算部
211b バッテリモデル
211c カルマンゲイン部
211d 減算器
212 開放電圧算出部
213 SOC算出部
214 温度補正部
22 内部抵抗補正部
23 電池温度算出部
3 電圧センサ
4 電流センサ
5 温度センサ
6 バッテリ
7 負荷
8 電池状態推定部
81 バッテリ演算部
82 バッテリモデル
83 適応機構
84 減算器
2 バッテリコントローラ
21 電池状態量推定部
211 状態量推定部
211a バッテリ演算部
211b バッテリモデル
211c カルマンゲイン部
211d 減算器
212 開放電圧算出部
213 SOC算出部
214 温度補正部
22 内部抵抗補正部
23 電池温度算出部
3 電圧センサ
4 電流センサ
5 温度センサ
6 バッテリ
7 負荷
8 電池状態推定部
81 バッテリ演算部
82 バッテリモデル
83 適応機構
84 減算器
Claims (4)
- 複数の単位電池で構成した組電池の温度推定方法であって、
前記組電池の内部抵抗成分に時間応答の速い反応である電荷移動と時間応答の遅い反応を考慮した内部抵抗のパラメータを有する等価回路を設定し、
前記組電池の状態を測定し、
前記組電池の状態と前記等価回路に基づき、前記等価回路のパラメータを逐次推定し、
前記組電池の状態と前記パラメータに基づき、開放電圧の算出を介して、SOC推定値を算出し、
内部抵抗のパラメータの推定値を、SOC推定値で補正し、
内部抵抗の推定値と、内部抵抗と組電池の内部温度の関係に基づいて、組電池の内部温度を推定した、
ことを特徴とする組電池の温度推定方法。 - 請求項1に記載の組電池の温度推定方法において、
カルマンフィルタを設けて、フィルタ内部に前記組電池のモデルを設定し、
前記等価回路のパラメータを逐次推定は、カルマンフィルタにより、推定された端子電圧と測定された端子電圧の偏差を小さくするようにカルマンゲインを調整して行う、
ことを特徴とする組電池の温度推定方法。 - 請求項1に記載の組電池の温度推定方法において、
適応デジタルフィルタを設けて、フィルタ内部に前記組電池のモデルを設定し、
前記等価回路のパラメータを逐次推定は、適応デジタルフィルタにより、推定された端子電圧と測定された端子電圧の偏差を小さくするように、前記組電池のモデルのパラメータを調整して行う、
ことを特徴とする組電池の温度推定方法。 - 複数の単位電池で構成した組電池の温度推定装置であって、
前記組電池の状態を測定する電池状態測定手段と、
前記組電池の内部抵抗成分に時間応答の速い反応である電荷移動と時間応答の遅い反応を考慮した内部抵抗のパラメータを有する等価回路が設定され、前記組電池の状態と前記等価回路に基づき、前記等価回路のパラメータを逐次推定する状態量推定手段と、
前記組電池の状態と前記パラメータに基づき、開放電圧の算出を介して、開放電圧に基づくSOC推定値を算出する手段と、
内部抵抗のパラメータの推定値を、開放電圧に基づくSOC推定値で補正する手段と、
内部抵抗の推定値と、内部抵抗と組電池の内部温度の関係に基づいて、組電池の内部温度を推定する手段と、
を備えた、
ことを特徴とする組電池の温度推定方法。
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